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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 이건창 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300010212 |
과제고유번호 | 1711156679 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 뉴로사이언스마이닝.앙상블 딥러닝.의사결정의 질.감정변화예측.뇌파.Neuro Science Mining.Ensemble Deep Learning.Quality of Decision-making.Emotional Changes Prediction.EEG. |
□ 연구개요
뉴로사이언스 실험자료는 인체를 토대로 얻어진 방대한 신경생리반응 자료이기 때문에 그 자체가 빅 데이터이다. 그리고 이같은 뉴로사이언스 빅 데이터는 머신러닝 기법으로 분석하였을 때에 새로운 결과를 연구자에게 제공할 수 있는 가능성이 무한함. 그럼에도 불구하고 뉴로사이언스 실험자료에 기반한 ‘뉴로사이언스 마이닝’ (NSM: NeuroScience Mining)연구는 일천함. 이와 같은 문제인식을 기초로 본 연구에서는 NSM 연구 방법 및 그 성과를 검증하고자 한다. 즉, fNIRS, 아이트래킹, EEG, ECG 등
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